Python字典大小与对象大小效率

Question

有人能解释一下在下面的例子中，当使用dictionary和objects操作时，内存在幕后发生了什么吗

In [52]: class O(object):
....:         var1 = 'asdfasdfasfasdfasdfasdfasdf'
....:         var2 = 255
....: 

In [53]: dt = {'var1': 'asdfasdfasfasdfasdfasdfasdf', 'var2': 255}

In [55]: o = O()

In [57]: sys.getsizeof(o)
Out[57]: 64

In [58]: sys.getsizeof(dt)
Out[58]: 280

根据上述数值，接下来的事情很奇怪

In [68]: sys.getsizeof(o.var1)
Out[68]: 64

In [69]: sys.getsizeof(o.var2)
Out[69]: 24

In [70]: sys.getsizeof(dt['var1'])
Out[70]: 64

In [71]: sys.getsizeof(dt['var2'])
Out[71]: 24

数据结构中的值大小相同，但类型之间的差异让我想知道在幕后会发生什么？你知道吗

这个例子是否使objects比dictionaries更有效？你知道吗

我使用的是ubuntu14.04和python2.7.6

Answer 1

注意，^{}给出了对象本身的大小，但这并不是全部。一个对象具有各种属性，这些属性也会影响整个内存占用。例如，一个类的实例有一个__dict__，它保存其属性的值：

>>> o = O()
>>> o.__dict__
{}
>>> sys.getsizeof(o.__dict__)
140

注意三件有趣的事：

1. 这也是一个字典-这个数据结构在Python中被大量使用，因此得到了非常好的优化
2. 在o.__dict__中没有任何内容，因为var1和var2是类属性，存储在O，而不是实例属性；并且
3. 尽管o.__dict__中没有任何内容，但它的大小仍然与dt相同，因为字典的初始化空间足以容纳（IIRC）8个键，以避免在向字典添加项时频繁调整大小（有关字典实现的更多信息，请参阅"The Mighty Dictionary"）。你知道吗

另请注意，如果我们比较两种情况下的实例和类的大小（这是一个更公平的比较），差距就会缩小：

>>> sys.getsizeof(o) + sys.getsizeof(O)
484
>>> sys.getsizeof(dt) + sys.getsizeof(dict)
576

Does the example makes objects more effective over dictionaries?

一点也不；首先，如我所示，对象通常是使用字典来实现的（有一种方法可以通过在类上定义__slots__预定义属性来避免为每个实例创建__dict__，但我在这里就不谈了），字典本身就是对象（尽管内置类型略有不同，原因我就不多说了）！你知道吗

一般来说，除非出现问题，否则不要担心内存细节—如果需要state和行为（attributes和方法），请定义一个类；如果只需要state，请使用字典。你知道吗